Datenmodellierung
Datenmodellierung:
- Prozess zur Erstellung des Datenmodells für eine Datenbank
- Regelwerk für Daten
- Visuelle Darstellungen für Datenobjekte, Zuordnungen und Regeln
Spezifikation des Regelwerks für Daten.
Unternehmen müssen sich täglich mit enormen Datenmengen auseinandersetzen, welche aus verschiedensten Quellen kommen. Kunden- und Lieferantendaten, Protokolle oder sogar Video- und Tonaufnahmen ist nur ein kleiner Teil dieser Daten. Damit Unternehmen diese sinnvoll und wertschöpfend nutzen können, müssen sie für Benutzer und Systeme verständlich dargestellt werden. Mit dem Prozess der Datenmodellierung können Unternehmen die Entwicklung und Bereitstellung wichtiger Datenbestände maßgeblich fördern und so das Zusammenspiel zwischen Datensammlung und gezielter Datennutzung optimieren.
Modellierungsmethoden für Data Warehouse-Systeme.
Wir helfen Ihnen dabei, die richtige DWH-Modellierungsmethodik für den Einzelfall zu definieren.
Dimensionale Modellierung (Kimball)
- Unterscheidet zwischen Fakten und Dimensionen, die im Rahmen eines Star-Schemas (bzw. Snowflake-Schemas) miteinander verbunden werden
- Optimiert für hohe Datenqualität und schnelle Abfragen (durch Denormalisierung)
- Wird von vielen Standard-Reporting-Lösungen unterstützt
Operational Data Store (Inmon)
- Logisches und ausführliches Modell für jede grundlegende Entität im Unternehmen
- Normalisierte Form zur Erstellung einer Entitätsstruktur, um Datenredundanz vorzubeugen
- Daraus resultierend werden Data-Marts für jeden Bereich abgeleitet
- In diesem Falle dient das Data Warehouse dementsprechend als Quelle für verschiedene Data Marts
Data Vault (Linstedt)
- Agile und flexible Modellierungstechnik zur Erweiterung der Abilität des Data Warehouses
- Stärkere Parallelisierung und Automatisierung von Ladeprozessen
- Möglichkeit der vollständigen Historisierung der Daten
IHRE VORTEILE IM ÜBERBLICK.
Datenmodellierung bietet viele Vorteile, insbesondere für Unternehmen die eine große Menge an Geschäftsdaten sammeln und verwenden.
- Datenmodellierungsprozess gewährleistet höhere Datenqualität, durch resultierende Data Governance
- Erstellung von Anwendungen und Berichten, um Daten besser und mit weniger Fehlern zu nutzen
- Verbessert die Systemleistung
- Kostenersparnis
Wir bieten unabhängige Beratung und nutzen Best of Breed Ansätze.
- Einsatz von Data-Vault-Generatoren
- Langjährige Erfahrung mit unterschiedlichen Modellierungsansätzen
Erfolgreiche Projektreferenzen.
Seit mehr als 10 Jahren betreuen wir ein integriertes Data Warehouse für einen führenden deutschen Lebensmitteldiscounter. Unsere Aufgaben umfassen die gesamte Business Intelligence-Welt: Von der Modellierung der Datenlogistik, über den Aufbau eines unternehmensweiten einheitlichen Stammdatenmodells, bis hin zur Entwicklung der Importlogik für das Warehouse.
Ressource Center
Prodato verbindet.
Unsere Ansprechpartner stehen Ihnen für Rückfragen gerne zur Verfügung!
Markus Schneider
Managing Consultant
anfrage@prodato.de
+49 (0) 911 / 994 730 – 0